Kaggleを取り掛かるまでにやったこととと、モチベーションの維持のために必要だったこと - にほんごのれんしゅう
Kaggleを取り掛かるまでにやったこととと、モチベーションの維持のために必要だったこと わたしの経験した、最初のKaggleの一歩と、実際にKaggleに対するモチベーションがそれなりに加熱するまでにやったことと、息切れしない心の持ち方です。 KaggleがDataScienceに携わるものの価値の可視化の基軸の一つになっていますが、まだ取り掛かれない or 心が折れそう人のために、私に必要だったきっかけと、私が行ったモチベーションコントロールを含めて記します。 まだまだkaggleは弱いですが、継続的に、日々の生活の中に組み入れるまでが大変でした。 目次 既存の機械学習関連の技術者にとってのKaggleの認識のあり方 すでに機械学習アルゴリズムを知っているがやるべきか 競技プログラミングは業務コーディングで役に立たないロジックが、Kaggleの業務のデータ分析との関係にも成り立つか 挑
RNNで暗号であるEnigmaを解く - にほんごのれんしゅう
RNNで暗号であるEnigmaを解く Enigma暗号とは 1918年に発明されたEnigmaは第二次世界大戦時に発明された暗号化機であり、電線の配線のパターンと、ロータといわれる入力するたびに回転する円盤のパターンで、様々な文字の置き換えを行います。 ドイツ軍で用いたられたアルファベットの数だけ暗号化のもととなる配線が記された三つのロータを組み合わせて、膨大な動的に変換するパターンを構築して文字列を置換して、単純な交換則が成立しない複雑な暗号を構築して連合軍を苦しめました。 図1. JavaScriptによるEnigma Simulator 連合国側のイギリスの特殊チームのULTRAによって解析されたようです。数学的な暗号の原理を追っているのですが、まだ完全にキャッチアップしきっておりませんが、群論とコンピュータのパワーとヒントとなるキーが人間の発想に依存するという特性を利用して解いたそ
alternative illustration2vec（高次元タグ予想器）について - にほんごのれんしゅう
alternative illustration2vec（高次元タグ予想器）について 図1. 予想結果のサンプル はじめに 今回はillustration2vecを去年10月に知り、実装法を模索していたが、Kerasでの転移学習と、目的関数を調整することで同様の結果が得られるのではないかという仮説に基づいて、検証実験を行った。 illustration2vecのような画像のベクトル化技術に関してはアプローチは複数用意されており、どのような方法がデファクトかつ、もっとも精度が良いのかわかっていない。 以下、私が考えた３つの方法を記す。 1. VGG16などの学習済みモデルの出力部分のみを独自ネットワークの入力にすることで、タグ予想問題に切り替える 2. 上記のアプローチをとるが、入力に途中のネットワークのレイヤのベクトルも入力に加える 3. キャラクタ判別問題などにタスクを切り替えて、タスク
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